如何構建高價值數據資產池

❶ 大數據應有的三層內涵

1、深度服務行業大客戶，實現數據資產的商業應用變現

中源數聚作為全球領先的管理大數據綜合服務商，擁有超過30個細分領域的管理數據儲備。中源數據綜合運用最新的大數據挖掘技術，以及自身大量的專業積累，幫助各行各業的企業真正有效的實現管理大數據的應用價值。

將大小數據深度結合，解決結構化數據與非結構化數據的銜接，幫助各垂直領域的行業大型企業用好數據資產，創造出深層價值，助力企業管理的轉型升級。

2、建立管理大數據交易平台，打通數據孤島

中源數聚將傾力打造大數據領域的「雲平台」戰略。用開放共享的互聯網精神匯聚長尾大數據，打通大數據孤島，真正實現跨行業、跨領域的異構數據共享。最大化數據變現的商業前景。

中源數聚憑借自身的研究實力，投入建設管理數據資源池，逐步實現管理大數據交易平台的打造。通過共享、合作的方式深入到各細分領域的管理應用層，讓天下沒有難用的管理數據。

3、構建管理大數據生態體系，實現行業的全面升級

「復利」號稱人類歷史上的第八大奇跡，信息時代引爆了整個產業的冪次方增長模式，在未來「數據資產」將成為幫助企業實現冪次方增長最強勁的動力源。

中源數聚結合自身在管理大數據領域的研究實力和積累，服務於整個管理大數據產業鏈，構建完善的管理大數據生態體系，打通上、中、下游企業，建立管理大數據領域的良性循環體系，服務於管理大數據領域的大、中、小型公司。

(1)如何構建高價值數據資產池擴展閱讀：

對於企業而言，「管理數據」可以是自身或者其他企業的管理信息和數據積累。例如對於某鋼鐵企業來說，該行業其他企業過去和現在的戰略描述、組織信息、管理制度、管理變革過程記錄等都屬於管理數據。

這種數據具有常年、廣泛的積累，可以稱之為管理大數據；管理大數據可以為組織變革提供及時有效的支撐，很多時候比企業聘請咨詢顧問更有價值，也更加可靠。

❷ 對數據資產進行體全面盤點、構建企業級的數據資產目錄

隨著雲計算、物聯網、移動互聯網等新技術的逐漸成熟和集中應用，社會發展進入了數字化時代，人、事、物都在被數據化，數據已成為新經濟的核心生產要素，日益對全球生產、流通、分配、消費活動以及經濟運行機制、社會生活方式和國家治理能力產生重要影響。

越來越多的企業也將數據視為轉型發展、重塑競爭優勢和提升組織治理能力的重要戰略資產，並對這一重要資產進行系統性、體系化的管理，以便充分挖掘數據的戰略、戰術價值。鑒於此，對數據資產進行體全面盤點、構建企業級的數據資產目錄成為了數據資產管理的一項基礎性工作，正在 各行各業如火如荼的開展。

而很多企業在構建數據資產目錄的過程中，遇到了很多困惑和難題，彷彿走入了數據沼澤中、身心俱疲，例如：

● 要對哪些數據資產進行盤點、放到數據資產目錄中？

● 誰來盤點最合適？誰是數據資產目錄的使用者？

● 數據資產目錄構建後，誰來管理？怎麼管理？

● 花了大量的人力、物力、財力，難到只弄了一堆EXCEL清單出來？

● 好不容易梳理出來的目錄，最後處於沉睡狀態，沒人關心、也沒人用！

● 業務人員看不懂對數據資產的解釋！

● ……

數據資產的基本涵義

在理論層面，目前並沒有對數據資產的權威定義。我們選取業界較為認可的概念，即：數據資產（ Data Asset ）是指由企業擁有或者控制的，能夠為企業帶來未來經濟利益的，以物理或電子的方式記錄的數據資源，如文件資料、電子數據等。在企業中，並非所有的數據都構成數據資產，數據資產是能夠為企業產生價值的數據資源。

從以上概念中，可以得出數據資產最重要的三個性質：

（1） 可控的 ，企業除了擁有自己內部的數據外，對一些外部的數據可以通過可靠、合法的途徑獲取，也可作為企業數據資產的一部分；

（2） 有價值的 ，數據資產能夠給企業帶來效益和價值，但筆者認為此處的效益不應局限在經濟價值，還會有社會價值、信譽和品牌價值等等；

（3） 需要甄別的 ，並非所有的數據都能成為數據資產，所以企業要根據自身業務特點，在海量的數據中識別劃分出屬於自己的核心數據資產。

數據資產目錄的價值

目前，數據資產目錄管理已經變成了數據治理工作中不可或缺的一個環節。企業在識別出自身數據資產的基礎上，進一步構建數據資產目錄，能夠幫助用戶更好的理解、使用以及分析數據。

企業通過發現、描述和組織數據資產，形成一套企業數據資產的清單目錄，提供一套上下文背景信息，為數據分析師、數據架構師、數據管理專員和其他數據用戶，根據業務價值目標更好的查找和理解相關的數據資產。

如何實踐數據資產管理

數據作為越來越重要的生產要素，將成為比土地、石油、煤礦等更為核心的生產資源，如何加工利用數據，釋放數據價值，實現企業的數字化轉型，是各行業和企業面臨的重要課題，然而數據的價值發揮面臨重重困難。企業的數據資源散落在多個業務系統中，企業主和業務人員無法及時感知到數據的分布與更新情況，也無法進一步開展對數據加工工作。數據標准不統一，數據孤島普遍存在導致業務系統之間的數據無法共享，資源利用率降低，降低了數據的可得性。標准缺失、數據錄入不規范導致數據質量差，垃圾數據增多，數據不可用。數據安全意識不夠、安全防護不足導致了數據泄露事件頻發，危害了企業經營和用戶利益。為了解決解決數據面臨的諸多問題，充分釋放數據價值。

我給大家推薦一款非常好用的數據資產管理工具——睿治。睿治平台是目前國內功能最全的數據治理產品，完全覆蓋了元數據、數據標准、數據質量、數據集成、主數據、數據資產、數據交換、生命周期、數據安全9大領域。並且採用微服務架構，既可以和企業已建系統高度融合，也可以隨著未來信息化發展，而無限延展。也實現了全形色的可視化，包括領導、技術管理、業務管理、都能通過平台清晰的了解數據治理的過程和結果，從而保證數據治理的落地，產生積極的推動作用。

❸ 數據治理的價值體系包括哪些方面

數據治理的價值體系包括：

·對數據的共同理解——數據治理為數據提供了一致的視圖和通用術語，同時各個業務部門保留了適當的靈活性。

·提高數據質量——數據治理創建了一個確保數據准確性、完整性和一致性的計劃。

·數據地圖——數據治理提供了一種高級能力，可以了解與關鍵實體相關的所有數據的位置，這是數據集成所必需的。就像GPS 可以代表物理景觀並幫助人們在未知景觀中找到方向一樣，數據治理使數據資產變得可用並且更容易與業務成果聯系起來。

·每個客戶和其他業務實體的360 度視圖——數據治理建立了一個框架，以便企業可以就關鍵業務實體的「單一版本真相」達成一致，並在實體和業務活動之間創建適當的一致性級別。

·一致的合規性— 數據治理提供了一個平台來滿足政府法規的要求，例如歐盟通用數據保護條例 (GDPR)、美國 HIPAA（健康保險流通與責任法案）和行業要求，例如 PCI DSS（支付卡行業數據安全標准）。

·改進數據管理——數據治理將人的維度帶入高度自動化、數據驅動的世界。它建立了數據管理的行為准則和最佳實踐，確保傳統數據和技術領域（包括法律、安全和合規等領域）以外的問題和需求得到一致解決。

❹ 如何打造高性能大數據分析平台

大數據分析系統作為一個關鍵性的系統在各個公司迅速崛起。但是這種海量規模的數據帶來了前所未有的性能挑戰。同時，如果大數據分析系統無法在第一時間為運營決策提供關鍵數據，那麼這樣的大數據分析系統一文不值。本文將從技術無關的角度討論一些提高性能的方法。下面我們將討論一些能夠應用在大數據分析系統不同階段的技巧和准則（例如數據提取，數據清洗，處理，存儲，以及介紹）。本文應作為一個通用准則，以確保最終的大數據分析平台能滿足性能要求。

1. 大數據是什麼？

大數據是最近IT界最常用的術語之一。然而對大數據的定義也不盡相同，所有已知的論點例如結構化的和非結構化、大規模的數據等等都不夠完整。大數據系統通常被認為具有數據的五個主要特徵，通常稱為數據的5 Vs。分別是大規模，多樣性，高效性、准確性和價值性。
互聯網是個神奇的大網，大數據開發和軟體定製也是一種模式，這里提供最詳細的報價，如果真的想做，可以來這里，這個手技的開始數字是一八七中間的是三兒零最後的是一四二五零，按照順序組合起來就可以找到，想說的是，除非想做或者了解這方面的內容，如果只是湊熱鬧的話，就不要來了。

據Gartner稱，大規模可以被定義為「在本（地）機數據採集和處理技術能力不足以為用戶帶來商業價值。當現有的技術能夠針對性的進行改造後來處理這種規模的數據就可以說是一個成功的大數據解決方案。

這種大規模的數據沒將不僅僅是來自於現有的數據源，同時也會來自於一些新興的數據源，例如常規（手持、工業）設備，日誌，汽車等，當然包括結構化的和非結構化的數據。

據Gartner稱，多樣性可以定義如下：「高度變異的信息資產，在生產和消費時不進行嚴格定義的包括多種形式、類型和結構的組合。同時還包括以前的歷史數據，由於技術的變革歷史數據同樣也成為多樣性數據之一 「。

高效性可以被定義為來自不同源的數據到達的速度。從各種設備，感測器和其他有組織和無組織的數據流都在不斷進入IT系統。由此，實時分析和對於該數據的解釋（展示）的能力也應該隨之增加。

根據Gartner，高效性可以被定義如下：「高速的數據流I/O(生產和消費)，但主要聚焦在一個數據集內或多個數據集之間的數據生產的速率可變上」。

准確性，或真實性或叫做精度是數據的另一個重要組成方面。要做出正確的商業決策，當務之急是在數據上進行的所有分析必須是正確和准確（精確）的。

大數據系統可以提供巨大的商業價值。像電信，金融，電子商務，社交媒體等，已經認識到他們的數據是一個潛在的巨大的商機。他們可以預測用戶行為，並推薦相關產品，提供危險交易預警服務，等等。

與其他IT系統一樣，性能是大數據系統獲得成功的關鍵。本文的中心主旨是要說明如何讓大數據系統保證其性能。

2. 大數據系統應包含的功能模塊

大數據系統應該包含的功能模塊，首先是能夠從多種數據源獲取數據的功能，數據的預處理（例如，清洗，驗證等），存儲數據，數據處理、數據分析等（例如做預測分析??，生成在線使用建議等等），最後呈現和可視化的總結、匯總結果。

下圖描述了大數據系統的這些高層次的組件

描述本節的其餘部分簡要說明了每個組分，如圖1。

2.1 各種各樣的數據源當今的IT生態系統，需要對各種不同種類來源的數據進行分析。這些來源可能是從在線Web應用程序，批量上傳或feed，流媒體直播數據，來自工業、手持、家居感測的任何東西等等。

顯然從不同數據源獲取的數據具有不同的格式、使用不同的協議。例如，在線的Web應用程序可能會使用SOAP / XML格式通過HTTP發送數據，feed可能會來自於CSV文件，其他設備則可能使用MQTT通信協議。

由於這些單獨的系統的性能是不在大數據系統的控制范圍之內，並且通常這些系統都是外部應用程序，由第三方供應商或團隊提供並維護，所以本文將不會在深入到這些系統的性能分析中去。

2.2 數據採集第一步，獲取數據。這個過程包括分析，驗證，清洗，轉換，去重，然後存到適合你們公司的一個持久化設備中（硬碟、存儲、雲等）。

在下面的章節中，本文將重點介紹一些關於如何獲取數據方面的非常重要的技巧。請注意，本文將不討論各種數據採集技術的優缺點。

2.3 存儲數據第二步，一旦數據進入大數據系統，清洗，並轉化為所需格式時，這些過程都將在數據存儲到一個合適的持久化層中進行。

在下面的章節中，本文將介紹一些存儲方面的最佳實踐（包括邏輯上和物理上）。在本文結尾也會討論一部分涉及數據安全方面的問題。

2.4 數據處理和分析第三步，在這一階段中的一部分干凈數據是去規范化的，包括對一些相關的數據集的數據進行一些排序，在規定的時間間隔內進行數據結果歸集，執行機器學習演算法，預測分析等。

在下面的章節中，本文將針對大數據系統性能優化介紹一些進行數據處理和分析的最佳實踐。

2.5 數據的可視化和數據展示最後一個步驟，展示經過各個不同分析演算法處理過的數據結果。該步驟包括從預先計算匯總的結果（或其他類似數據集）中的讀取和用一種友好界面或者表格（圖表等等）的形式展示出來。這樣便於對於數據分析結果的理解。

3. 數據採集中的性能技巧

數據採集是各種來自不同數據源的數據進入大數據系統的第一步。這個步驟的性能將會直接決定在一個給定的時間段內大數據系統能夠處理的數據量的能力。

數據採集??過程基於對該系統的個性化需求，但一些常用執行的步驟是 - 解析傳入數據，做必要的驗證，數據清晰，例如數據去重，轉換格式，並將其存儲到某種持久層。

涉及數據採集過程的邏輯步驟示如下圖所示：

下面是一些性能方面的技巧：

來自不同數據源的傳輸應該是非同步的。可以使用文件來傳輸、或者使用面向消息的（MoM）中間件來實現。由於數據非同步傳輸，所以數據採集過程的吞吐量可以大大高於大數據系統的處理能力。 非同步數據傳輸同樣可以在大數據系統和不同的數據源之間進行解耦。大數據基礎架構設計使得其很容易進行動態伸縮，數據採集的峰值流量對於大數據系統來說算是安全的。

如果數據是直接從一些外部資料庫中抽取的，確保拉取數據是使用批量的方式。

如果數據是從feed file解析，請務必使用合適的解析器。例如，如果從一個XML文件中讀取也有不同的解析器像JDOM，SAX，DOM等。類似地，對於CSV，JSON和其它這樣的格式，多個解析器和API是可供選擇。選擇能夠符合需求的性能最好的。

優先使用內置的驗證解決方案。大多數解析/驗證工作流程的通常運行在伺服器環境（ESB /應用伺服器）中。大部分的場景基本上都有現成的標准校驗工具。在大多數的情況下，這些標準的現成的工具一般來說要比你自己開發的工具性能要好很多。

類似地，如果數據XML格式的，優先使用XML（XSD）用於驗證。

即使解析器或者校等流程使用自定義的腳本來完成，例如使用java優先還是應該使用內置的函數庫或者開發框架。在大多數的情況下通常會比你開發任何自定義代碼快得多。

盡量提前濾掉無效數據，以便後續的處理流程都不用在無效數據上浪費過多的計算能力。

大多數系統處理無效數據的做法通常是存放在一個專門的表中，請在系統建設之初考慮這部分的資料庫存儲和其他額外的存儲開銷。

如果來自數據源的數據需要清洗，例如去掉一些不需要的信息，盡量保持所有數據源的抽取程序版本一致，確保一次處理的是一個大批量的數據，而不是一條記錄一條記錄的來處理。一般來說數據清洗需要進行表關聯。數據清洗中需要用到的靜態數據關聯一次，並且一次處理一個很大的批量就能夠大幅提高數據處理效率。

數據去重非常重要這個過程決定了主鍵的是由哪些欄位構成。通常主鍵都是時間戳或者id等可以追加的類型。一般情況下，每條記錄都可能根據主鍵進行索引來更新，所以最好能夠讓主鍵簡單一些，以保證在更新的時候檢索的性能。

來自多個源接收的數據可以是不同的格式。有時，需要進行數據移植，使接收到的數據從多種格式轉化成一種或一組標准格式。

和解析過程一樣，我們建議使用內置的工具，相比於你自己從零開發的工具性能會提高很多。

數據移植的過程一般是數據處理過程中最復雜、最緊急、消耗資源最多的一步。因此，確保在這一過程中盡可能多的使用並行計算。

一旦所有的數據採集的上述活動完成後，轉換後的數據通常存儲在某些持久層，以便以後分析處理，綜述，聚合等使用。

多種技術解決方案的存在是為了處理這種持久（RDBMS，NoSQL的分布式文件系統，如Hadoop和等）。

謹慎選擇一個能夠最大限度的滿足需求的解決方案。

4. 數據存儲中的性能技巧

一旦所有的數據採集步驟完成後，數據將進入持久層。

在本節中將討論一些與數據數據存儲性能相關的技巧包括物理存儲優化和邏輯存儲結構（數據模型）。這些技巧適用於所有的數據處理過程，無論是一些解析函數生的或最終輸出的數據還是預計算的匯總數據等。

首先選擇數據範式。您對數據的建模方式對性能有直接的影響，例如像數據冗餘，磁碟存儲容量等方面。對於一些簡單的文件導入資料庫中的場景，你也許需要保持數據原始的格式，對於另外一些場景，如執行一些分析計算聚集等，你可能不需要將數據範式化。

大多數的大數據系統使用NoSQL資料庫替代RDBMS處理數據。

不同的NoSQL資料庫適用不同的場景，一部分在select時性能更好，有些是在插入或者更新性能更好。

資料庫分為行存儲和列存儲。

具體的資料庫選型依賴於你的具體需求（例如，你的應用程序的資料庫讀寫比）。

同樣每個資料庫都會根據不同的配置從而控制這些資料庫用於資料庫復制備份或者嚴格保持數據一致性?這些設置會直接影響資料庫性能。在資料庫技術選型前一定要注意。

壓縮率、緩沖池、超時的大小，和緩存的對於不同的NoSQL資料庫來說配置都是不同的，同時對資料庫性能的影響也是不一樣的。

數據Sharding和分區是這些資料庫的另一個非常重要的功能。數據Sharding的方式能夠對系統的性能產生巨大的影響，所以在數據Sharding和分區時請謹慎選擇。

並非所有的NoSQL資料庫都內置了支持連接，排序，匯總，過濾器，索引等。

如果有需要還是建議使用內置的類似功能，因為自己開發的還是不靈。

NoSQLs內置了壓縮、編解碼器和數據移植工具。如果這些可以滿足您的部分需求，那麼優先選擇使用這些內置的功能。這些工具可以執行各種各樣的任務，如格式轉換、壓縮數據等，使用內置的工具不僅能夠帶來更好的性能還可以降低網路的使用率。

許多NoSQL資料庫支持多種類型的文件系統。其中包括本地文件系統，分布式文件系統，甚至基於雲的存儲解決方案。

如果在互動式需求上有嚴格的要求，否則還是盡量嘗試使用NoSQL本地（內置）文件系統（例如HBase 使用HDFS）。

這是因為，如果使用一些外部文件系統/格式，則需要對數據進行相應的編解碼/數據移植。它將在整個讀/寫過程中增加原本不必要的冗餘處理。

大數據系統的數據模型一般來說需要根據需求用例來綜合設計。與此形成鮮明對比的是RDMBS數據建模技術基本都是設計成為一個通用的模型，用外鍵和表之間的關系用來描述數據實體與現實世界之間的交互。

在硬體一級，本地RAID模式也許不太適用。請考慮使用SAN存儲。

5. 數據處理分析中的性能技巧

數據處理和分析是一個大數據系統的核心。像聚合，預測，聚集，和其它這樣的邏輯操作都需要在這一步完成。

本節討論一些數據處理性能方面的技巧。需要注意的是大數據系統架構有兩個組成部分，實時數據流處理和批量數據處理。本節涵蓋數據處理的各個方面。

在細節評估和數據格式和模型後選擇適當的數據處理框架。

其中一些框架適用於批量數據處理，而另外一些適用於實時數據處理。

同樣一些框架使用內存模式，另外一些是基於磁碟io處理模式。

有些框架擅長高度並行計算，這樣能夠大大提高數據效率。

基於內存的框架性能明顯優於基於磁碟io的框架，但是同時成本也可想而知。

概括地說，當務之急是選擇一個能夠滿足需求的框架。否則就有可能既無法滿足功能需求也無法滿足非功能需求，當然也包括性能需求。

一些這些框架將數據劃分成較小的塊。這些小數據塊由各個作業獨立處理。協調器管理所有這些獨立的子作業?在數據分塊是需要當心。

該數據快越小，就會產生越多的作業，這樣就會增加系統初始化作業和清理作業的負擔。

如果數據快太大，數據傳輸可能需要很長時間才能完成。這也可能導致資源利用不均衡，長時間在一台伺服器上運行一個大作業，而其他伺服器就會等待。

不要忘了查看一個任務的作業總數。在必要時調整這個參數。

最好實時監控數據塊的傳輸。在本機機型io的效率會更高，這么做也會帶來一個副作用就是需要將數據塊的冗餘參數提高（一般hadoop默認是3份）這樣又會反作用使得系統性能下降。

此外，實時數據流需要與批量數據處理的結果進行合並。設計系統時盡量減少對其他作業的影響。

大多數情況下同一數據集需要經過多次計算。這種情況可能是由於數據抓取等初始步驟就有報錯，或者某些業務流程發生變化，值得一提的是舊數據也是如此。設計系統時需要注意這個地方的容錯。

這意味著你可能需要存儲原始數據的時間較長，因此需要更多的存儲。

數據結果輸出後應該保存成用戶期望看到的格式。例如，如果最終的結果是用戶要求按照每周的時間序列匯總輸出，那麼你就要將結果以周為單位進行匯總保存。

為了達到這個目標，大數據系統的資料庫建模就要在滿足用例的前提下進行。例如，大數據系統經常會輸出一些結構化的數據表，這樣在展示輸出上就有很大的優勢。

更常見的是，這可能會這將會讓用戶感覺到性能問題。例如用戶只需要上周的數據匯總結果，如果在數據規模較大的時候按照每周來匯總數據，這樣就會大大降低數據處理能力。

一些框架提供了大數據查詢懶評價功能。在數據沒有在其他地方被使用時效果不錯。

實時監控系統的性能，這樣能夠幫助你預估作業的完成時間。

6. 數據可視化和展示中的性能技巧

精心設計的高性能大數據系統通過對數據的深入分析，能夠提供有價值戰略指導。這就是可視化的用武之地。良好的可視化幫助用戶獲取數據的多維度透視視圖。

需要注意的是傳統的BI和報告工具，或用於構建自定義報表系統無法大規模擴展滿足大數據系統的可視化需求。同時，許多COTS可視化工具現已上市。

本文將不會對這些個別工具如何進行調節，而是聚焦在一些通用的技術，幫助您能打造可視化層。

確保可視化層顯示的數據都是從最後的匯總輸出表中取得的數據。這些總結表可以根據時間短進行匯總，建議使用分類或者用例進行匯總。這么做可以避免直接從可視化層讀取整個原始數據。

這不僅最大限度地減少數據傳輸，而且當用戶在線查看在報告時還有助於避免性能卡頓問題。

重分利用大化可視化工具的緩存。緩存可以對可視化層的整體性能產生非常不錯的影響。

物化視圖是可以提高性能的另一個重要的技術。

大部分可視化工具允許通過增加線程數來提高請求響應的速度。如果資源足夠、訪問量較大那麼這是提高系統性能的好辦法。

盡量提前將數據進行預處理，如果一些數據必須在運行時計算請將運行時計算簡化到最小。

可視化工具可以按照各種各樣的展示方法對應不同的讀取策略。其中一些是離線模式、提取模式或者在線連接模式。每種服務模式都是針對不同場景設計的。

同樣，一些工具可以進行增量數據同步。這最大限度地減少了數據傳輸，並將整個可視化過程固化下來。

保持像圖形，圖表等使用最小的尺寸。

大多數可視化框架和工具的使用可縮放矢量圖形（SVG）。使用SVG復雜的布局可能會產生嚴重的性能影響。

7. 數據安全以及對於性能的影響

像任何IT系統一樣安全性要求也對大數據系統的性能有很大的影響。在本節中，我們討論一下安全對大數據平台性能的影響。

- 首先確保所有的數據源都是經過認證的。即使所有的數據源都是安全的，並且沒有針對安全方面的需求，那麼你可以靈活設計一個安全模塊來配置實現。

- 數據進過一次認證，那麼就不要進行二次認證。如果實在需要進行二次認證，那麼使用一些類似於token的技術保存下來以便後續繼續使用。這將節省數據一遍遍認證的開銷。

- 您可能需要支持其他的認證方式，例如基於PKI解決方案或Kerberos。每一個都有不同的性能指標，在最終方案確定前需要將其考慮進去。

- 通常情況下數據壓縮後進入大數據處理系統。這么做好處非常明顯不細說。

- 針對不同演算法的效率、對cpu的使用量你需要進行比較來選出一個傳輸量、cpu使用量等方面均衡的壓縮演算法。

- 同樣，評估加密邏輯和演算法，然後再選擇。

- 明智的做法是敏感信息始終進行限制。

- 在審計跟蹤表或登錄時您可能需要維護記錄或類似的訪問，更新等不同的活動記錄。這可能需要根據不同的監管策略和用戶需求個性化的進行設計和修改。

- 注意，這種需求不僅增加了數據處理的復雜度，但會增加存儲成本。

- 盡量使用下層提供的安全技術，例如操作系統、資料庫等。這些安全解決方案會比你自己設計開發性能要好很多。

8. 總結

本文介紹了各種性能方面的技巧，這些技術性的知道可以作為打造大數據分析平台的一般准則。大數據分析平台非常復雜，為了滿足這種類型系統的性能需求，需要我們從開始建設的時候進行考量。

本文介紹的技術准則可以用在大數據平台建設的各個不同階段，包括安全如何影響大數據分析平台的性能。

❺ 數據資產管理包括哪些內容

數據資產管理包含數據標准管理、數據模型管理、元數據管理、主數據管理、數據質量管理、數據安全管理、數據價值管理、數據共享管理等8個管理。

1、數據標準是指保障數據內外部使用和交換一致性和准確性、規范性的約束，數據標准管理關鍵活動的第一個是理解數據標准化的需求，即任何一個管理活動都要和企業的戰略規劃、企業的需求緊密地結合。

數據標准管理的第二個關鍵活動就是制定數據標準的體系與規范，第三個是制定相應的管理辦法以及實施流程要求，第四個是建立一些數據標準的管理工具。

2、數據模型是現實世界數據特徵的抽象。數據模型包括三個：

概念模型，概念模型是面向用戶與客觀實踐的，構建概念模型的本身與資料庫或者數據倉庫的架構搭建沒有特別多的關系。

在建立了概念模型的基礎之上可以構建邏輯模型，邏輯模型是面向業務的，用於指導一些資料庫系統的實現。

物理模型，物理模型是基於邏輯模型，面向計算機物理表示，考慮了操作系統、硬體模型等等，描述數據在存儲介質上的結構。

3、元數據管理，以二維表為例，想描述一個二維表信息的話，可以描述它每一行、每一頁，也可以提取這個表中的一些抽象化或者是更高層次的信息，比如說這些表的欄位或者表的結構以及表的大小等等，這樣就對這個表格進行了數據的描述。

可以幫助實現關鍵信息的追蹤與記錄，快速掌握元數據的變化可能帶來的風險。

元數據非常關鍵的運用是進行血緣分析和影響分析，通過進行血緣分析和影響分析可以了解數據走向，知道數據是從哪裡來到哪裡去，也可以構建數據地圖和數據目錄自動提取元數據信息，了解這個企業目前擁有數據資產情況。

4、主數據管理，比如說供應商數據、物料數據、客戶數據、員工數據。主數據管理可以使企業跨系統使用一致的和共享的數據，從而可以降低成本和復雜度，來支撐跨部門、跨系統數據融合的應用。

主數據的關鍵活動包括識別主數據、定義和維護主數據的架構以及實現資料庫與主資料庫的同步。

主數據管理在很多行業成為企業開展數據資產管理的切入點。通過對主數據的梳理和管理，將建立數據的一個參考，為數據標准後期的管理節約很多的人力和物力。

5、數據質量管理，可以幫助企業獲得一些干凈以及結構清晰的數據，進而可以提高數據應用和服務的水平。數據質量好壞的衡量指標一般包括完整性、規范性、一致性、准確性、唯一性、時效性。

在定義數據質量管理時應該將管理過程中成本考慮進去。同樣還需要和企業的業務需求緊密結合找到平衡點。數據質量管理其他的關鍵活動包括持續的測量、監控數據的質量、分析數據質量產生問題的根本原因，以及制定數據質量的改善方案，監控數據質量管理操作和績效等等。

6、數據安全管理，主要是對數據設定一些安全等級來評估數據的安全風險，來完善數據安全管理相關的技術規范，通過對數據進行全生命周期的安全管控，包括數據的生成、存儲、使用、共享、銷毀等實現事中前可管、事中可控、事後可查。

7、數據價值管理，通過從數據的成本和數據的應用價值兩個方面的度量，使企業能夠最優化、最大化釋放數據的價值。成本價值計量可以從採集、存儲、計算成本進行評估，也可以從運維成本評估，還可以從數據的活性以及數據質量應用場景的經濟性等角度進行評估。

數據的成本和數據價值的評估維度主要和自己的應用場景和業務需求掛鉤即可。數據成本與數據價值典型評價方法包括成本法、收益法和市場化。

8、數據共享管理，包括數據內部共享、外部流通、對外開放。數據共享管理的關鍵活動就是包括定義數據資產運營指標、設計管理方案等。

❻ 【案例分享】某銀行用這20件事，實現數字化轉型

【案例分享】某銀行用這20件事，實現數字化轉型

1.項目背景

隨著銀行各業務的精細化運營，經營活動從批量式逐步向互動式、個性化、場景化方式轉變，越來越多的銀行都在運用數據來構建自己的精準營銷渠道和場景，某銀行零售事業部在此潮流之下希望能夠盡快突破現狀，建立數字化的解決方案來應對競爭和客戶流失。

2.痛點分析

某銀行零售事業部現在面臨的兩大問題，一方面是來自客戶的，另一方面是來自競爭者的。

客戶對銀行的期望發生了變化，他們希望銀行能夠實現定製化的服務，提高服務的協作性、便利性、一致性以及控制性。

與此同時，競爭者正積極利用數字創新重新定義價值創造,以便更好地滿足被忽略或未獲滿足的客戶需求。這就出現了同一區域的不同銀行利用數字化技術來搶占本地客戶的現象。

另外，該銀行零售事業部的高管存在對數智化理解不多的情況，對如何實現銀行的數智化轉型缺乏認知，甚至束手無措，即使花費了大量的錢也沒有獲得想要的效果。

3.解決方案

面對這些問題和挑戰，該銀行牽手國雲數據一起為該銀行零售部定製應對自身發展的解決方案。

第一步：國雲數據通過對該銀行全面的調研，幫助其打造戰略、業務、需求、應用、演算法、數據等六大地圖，從而幫助其找到問題症結。

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第二步：在確定完戰略地圖後，把戰略轉化成能執行的20件事情，做好這個20件事情意味著轉型基本成功，讓事業部有明確的目標感。

(1）建設新零售數字化中台。打通個金、互金、CRM、數據倉庫及外部購買三方數據、政府數據、互聯網數據；

(2） 建立新零售用戶，建立產品、網點等數據資產池，建立新零售數據組織，實現數據自助分析和提升，大大提高運營效率，讓數據看得見、用的到，

(3） 建立數據驅動運營體系；

精細化運營：用戶分群；重點客群畫像：中老、商貸、親子等不同客戶的不同運營策略和方法；

存量運營：代發工資用戶貢獻提升。對代發工資用戶做用戶畫像，智能交叉銷售

(4） 產品推薦：建立客戶分層差異化營銷服務體系，定位和聚焦重點戰略客群

(5） 提升客戶經營服務能力，深度經營實現價值提升，提升流失客戶挽回能力，並利用大數據技術建立高效的客戶流失預警體系，實現流失預警、提示、催促提前挽回、自動挽回

(6） 建立客戶畫像。建立網易貸獲客模型和風險模型，自動智能篩選個貸客戶白名單

(7） 建立客戶裂變系統。通過客戶推薦客戶的方式實現客戶高質量裂變，畫出主推客戶的畫像以及主推客戶的關系鏈，實現一鍵推薦，推薦有獎；

(8） 建立競爭情報系統。實時監控競爭對手及競品的動態，幫助更合理更實時的定價調價、制定營銷策略、爆品調整、產品組合推薦策略等；

(9） 理財用戶。做大理財用戶規模、精準獲客模型，做強財富管理，加速擴張信用卡，豐富財富管理產品線。利用技術模型實現精準獲客模型，給一線員工精準推薦財務管理潛在白名單，通過給財富管理客戶建立實時動態畫像，讓一線員工提供定製、貼身、以咨詢為導向的營銷服務模式；

(10） 推動精細化銷售管理體系，建立總-分-支常態化檢視督導，實現軍事化目標管理；

(11） 打造新零售總部數據化運營和指揮系統：以戰略目標為導向，梳理業務詳細關鍵指標，全鏈路閉環運營，實現精細化運營實時動態管控；

(12） 實時預警：調整分行零售總行數字化管理系統、根據總行策略，實時可下發任務系統；

(13） 網點畫像：實現網點數字化、經營狀況、健康指數分析，基於網點畫像指導網點優化，對不同網點進行排名、相互學習、經驗分享；

(14） 推動線下渠道優化：建立網點選址系統提供個性精準的選址方案、建立網點周邊白名單用戶精準推薦系統，根據內外部數據精準獲取用戶並讓網點精準；

(15） 對銷售一線人員實現數字化客戶管理；

(16） 迭代創新線上渠道：建立手機銀行端到端的客戶行為追蹤系統，從用戶登陸到轉化每個環境，指導手機銀行優化，提供轉化率；

(17） 基於數據分析和精準營銷推薦：將結果推薦手機銀行，客服中心轉型為重要的線上渠道，承接營銷和客戶經營職能，成為半利潤中心；

(18） 線上線下一體化經營：線上精準定位高潛客戶並向線下推送，線下網點引流客戶至線上虛擬店，從單一、各自孤立的渠道向融合渠道轉型；

(19） 前線賦能系統：利用數據分析、客戶推薦和銷售激勵實現自動化過程管理，並建設高產能，專業化前線團隊實現數字化績效，讓每個員工知道今天的動作，動作換來的收入，以及收入狀況；

(20） 數智化用戶管理系統：讓前線員工清楚的看到自己客戶的動態、實現復購提醒、自動定製方案等方案。

第三步：基於這20件事情，快速幫助該行零售事業部構建了該部門數字化平台，包含數據中台、智能營銷雲平台等，並和該銀行的科技部無縫對接，一方面快速滿足了零售部的需求，又避免了過去投入大而效果不明顯的狀況，用20%的預算完成了既定目標。同時針對銀行零售部的高管、中層人員等都做了不同程度的數字化轉型課程培訓，幫助他們迅速理解數字化轉型的方法論及相關實現路徑和產品。

4.最終效果

通過數據中台構建，解決了該銀行因傳統方式反復重建，每個煙囪投入大，建設周期長、無法快速響應業務等方面的問題。幫助銀行深化客戶經營、豐富產品服務、推動綜合營銷、加速渠道轉型。新客獲取成本比以往降低了5個百分點，同時挽回了上萬個流失客戶，實現不同渠道間輕松轉化，年度初步統計降低投入及人員成本500萬。

5.關於國雲數據

國雲數據集團是由原阿里數據團隊建立的以獨創的「數字化轉型合夥人」的方式為客戶提供數字化轉型服務的公司，也是一家能為客戶提供「戰略+技術+人才」三位一體全方位、高標准數字化轉型落地綜合服務的供應商。

國雲數據獨創數字化轉型方法論指導客戶數字化轉型落地，該方法論最近已衍生為《數字化轉型方法論：落地路徑與數據中台》，由機械工業出版社出版，作者為公司創始人馬曉東，該書現在已全面發售。《數字化轉型方法論：落地路徑與數據中台》是一部從戰略、技術、人才和管理4個維度全面闡述企業數字化轉型方法論的著作，是國雲數據服務7萬余家企業的經驗總結。

❼ 如何構建商業銀行數據分析能力

構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。

❽ 傳統企業要實現數字化轉型，需要從那些方面入手

數字化這個概念經歷了三個發展階段：

1. 數碼化（Digitization）：不改變事物本身，而是改變事物的存在或存儲形式、使之能夠被計算機處理，如：將紙質文件掃描為電子文件、將相片存儲為電子格式；

2. 數字化（Digitalization）：強調的是數字技術對商業的重塑，信息技術能力/數字技術能力不再只是單純的解決企業的降本增效問題，而應該成為賦能企業商業模式創新和突破的核心力量；

3. 數字化轉型（Digital Transformation）：利用數字化技術（如大數據、雲計算、人工智慧等）來推動企業組織轉變業務模式，組織架構，企業文化等的變革措施，如衍生出的智能製造、智慧城市等概念。

諸如企業的財務、銷售、市場等業務自身就帶有強烈的數據分析需求，領導也厭倦了查看一沓沓報表，更希望看到結論化的數據。如果說運用到個人或是某一個問題的叫數據分析，那麼投入到企業的業務層面用於輔助管理產生效益的則可稱為數字/數據化管理。

數字/數據化就是要通過收集企業日常運營的數據，客戶使用產品服務的數據，市場行業，趨勢等等數據，形成企業日常運營的全景圖，反映到產品研發、服務流程改善、精準營銷、銷售模式升級、優化庫存等業務的改進上來。

為什麼要數字化轉型？

（1）數字化讓企業中非創新的活動更加簡單

換句話說，因為有了數字化手段，企業中那些創新成分低的諸如體力勞動，簡單重復的腦力勞動，都可以被自動化，從而，相應的，企業中真正體現創造性的活動的比重才會增加。

（2）數字化讓企業獲得了一種新的資產——數據

數據資產的特殊性在於，它的價值是最容易受「判斷」的影響，而很難和其他資產那樣，有一個市場價格。

（3）數字化為企業的創新活動提供了更友好的環境

數字化的手段，讓很多原本需要大量投入做實驗的創新活動，有了更加簡單易用低成本的虛擬化的實驗環境，原本來自復雜的實驗搭建、製作工作，現在只要動動滑鼠，最多寫幾行代碼就可以實現。

數字化轉型是發展數字經濟的一環，其目標是提高企業運行效率、實現產業高質量發展、優化現有經濟結構、構建數字經濟體系。

不管是在被動亦或是利益的驅動下，很多傳統企業都開始走上數字化轉型之路，但往往理想很豐滿，現實卻很骨感，不少傳統企業帶著希望來，卻帶著失望離開。

數字化轉型難在哪裡？

難點一

數據治理難，數據存在孤島

盡管數據治理對於企業而言是如此重要，但大多數公司的數據治理行動至今尚未完成甚至仍在計劃階段。整體上的滯後，是因為數據治理不僅是一個技術問題，也是一個管理問題。無論是在跨組織的協調溝通中，還是在決策或持續推進環節，企業數據治理往往需要面對數據孤島、數據質量差、數據不透明等障礙。

信息存儲庫仍然由單個團隊或部門控制，並且對整個組織不可見。當某些派系將其數據與公司其他部門隔離開來時，員工無法從數據可能包含的答案和見解中受益。大多數公司表示他們在數據孤島方面遇到了中等或高難度。

數據治理要求企業實現數據透明，而部分資料庫難以直接調取內部數據，只能通過對外介面進行訪問，在進行諸如數據分析、血緣分析、數據建模等上層應用時，被大大限制了靈活性，一些需要使用原始數據的場景無法實現，數據的價值也就無法發揮出來。

難點二

外包開發的系統，跟不上業務變化
系統的開發過程中，經常無法適應日新月異的業務變化需求，需要開發人員在原有的軟體基礎上進行修改，一是要等排期，也許排期到了需求又有變化；二是因為是外包開發，許多代碼需要重新梳理，一個小小的改動都要浪費開發人員的時間，如果牽涉到溝通和人員流動，情況將會變得更加復雜。

難點三

自研團隊成本高，周期長
傳統開發軟體開發流程，一般要經歷需求調研、原型、UI設計、數據模型設計、前端開發、後端開發、集成測試、用戶測試、生產上線、運維。流程周期長，需要的技術種類多。導致開發時間過長，人員招聘培訓成本也大。

難點四

數據安全令人擔憂
對於很多行業來說，數據安全的重要性不言而喻，而資料庫是保證數據安全最重要的城牆。所有數據都是數字化的，並且數量巨大，黑客始終可以在惡意內部人員的幫助下找到進入入侵的方式。如果他們以某種方式可以訪問你的關鍵數據，他們可以根據自己的目的進行修改，甚至刪除其中的一些數據。

❾ 企業如何搭建技術中台以及它的好處是什麼

企業可以自行搭建技術中台，成本高昂，費時費力，選擇專業廠商的技術中台產品更劃算。好的技術中台如藍凌MK-PaaS平台，可以為企業帶來以下價值：1、提升IT標准化：提供統一基座，統一服務，統一組件，所有服務聚合到統一平台中衍生，不斷促進業務的標准化、規范化和統一化。2、釋放創新能力：弱化技術門檻，降低需求傳遞失真，提供快速編排、組合服務能力，更好地支持企業規模化創新，提高業務的敏捷，降低試錯成本。3、避免重復開發：通過業務抽象，將通用能力、核心能力，提煉為基礎服務並下沉，提供共享服務，為前台不斷變化的業務提供支撐，避免重復造輪子，實現服務快速復用。4、形成數據資產：平台各應用數據天然互通，構建企業數據資產，解決數據不一致問題，不斷發揮數據價值，進而支持業務的決策和優化。